Compiti come la pianificazione di un viaggio, il debug di un codice, l'analisi di un grafico o la sintesi di un documento legale richiedono l'uso di strumenti diversi o la conoscenza di un dominio. Oggi, grazie ai recenti progressi dell'intelligenza artificiale, un unico modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) può aiutare a svolgere tutti questi compiti.

Un LLM è un tipo di modello AI che è stato addestrato per comprendere e generare il linguaggio umano. Impara analizzando grandi quantità di testo (libri, siti web, conversazioni e altro) per riconoscere gli schemi relativi al modo in cui le persone scrivono e parlano. Una volta addestrato, un LLM è in grado di rispondere a domande, scrivere codice, riassumere documenti e svolgere molte altre attività basate sul linguaggio, spesso con poche istruzioni.

Un'azienda che sta costruendo questo tipo di modelli è Anthropic. Fondata nel 2021 da un gruppo di ex dipendenti di OpenAI, Anthropic si concentra sulla creazione di sistemi di intelligenza artificiale sicuri, affidabili e facili da usare. L'ultima novità è la famiglia di modelli Claude 4, che comprende due versioni: Claude Opus 4 e Claude Sonnet 4.

Rilasciato il 22 maggio 2025, Claude Opus 4 è costruito per compiti più complessi che richiedono un ragionamento profondo e una concentrazione prolungata, come lavorare su grandi basi di codice o condurre ricerche approfondite. In un test, è stato persino in grado di giocare a Pokémon Rosso creando e facendo riferimento ai propri file di memoria, generando una guida di navigazione a metà partita per aiutarlo a rimanere in carreggiata.

‍

Claude Sonnet 4, pur non essendo così potente, è più veloce ed efficiente e rappresenta una scelta affidabile per le attività quotidiane come la scrittura, il riassunto e la risoluzione di problemi in generale. In questo articolo daremo un'occhiata alle caratteristiche principali di Claude 4 e ai settori in cui sta avendo un impatto. Cominciamo!

Una panoramica sui modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)

Prima di immergerci in Claude 4 e nelle sue caratteristiche, vediamo come vengono utilizzati i modelli linguistici di grandi dimensioni nel mondo reale.

La maggior parte degli LLM all'avanguardia si basa su un'architettura di apprendimento automatico chiamata trasformatore, che li aiuta a capire le relazioni tra le parole in lunghi pezzi di testo. In questo modo possono fare molto di più di un semplice completamento automatico di frasi: possono riassumere documenti, scrivere codice, rispondere a domande e tradurre lingue.

Infatti, un punto di forza delle LLM è la loro flessibilità. Una volta addestrati, possono essere utilizzati per svolgere un'ampia gamma di compiti con poca o nessuna messa a punto aggiuntiva. Questo le rende utili in applicazioni che vanno dall'assistenza clienti all'istruzione, dallo sviluppo di software alla creazione di contenuti e alla ricerca.

‍

Con l'aumento dell'adozione dell'intelligenza artificiale, le LLM aiutano i team del servizio clienti ad automatizzare le risposte, supportano gli studenti con strumenti di tutoraggio, assistono gli sviluppatori all'interno di ambienti di codifica come VS Code e consentono ai professionisti di vagliare facilmente contratti, rapporti e dati. Nel frattempo, alcuni LLM sono stati integrati in agenti di intelligenza artificiale in grado di svolgere attività in più fasi come la pianificazione, la ricerca o la scrittura di flussi di lavoro.

L'evoluzione dei LLM Claude

I modelli Claude di Anthropicsono costantemente migliorati in termini di velocità, capacità di ragionamento e capacità generale ad ogni rilascio. Ecco una rapida panoramica di come si è evoluta la famiglia Claude fino ad arrivare a Claude 4:

• Claude Instant 1.2, 2 e 2.1: Questi primi modelli erano progettati per risposte rapide ed economiche. Claude 2.1 ha introdotto il supporto per contesti da 200.000 token (il che significa che può gestire input lunghi, come trascrizioni complete, in una singola interazione).
  ‍
• Claude 3 Haiku e 3.5 Haiku: Si trattava di modelli leggeri ottimizzati per la velocità e l'efficienza. Erano ideali per applicazioni in tempo reale come la sintesi, la chat di base e l'assistenza clienti.
  ‍
• Claude 3 Sonnet e 3.5 Sonnet: Entrambi sono modelli equilibrati che offrono prestazioni elevate senza sacrificare la velocità. Grazie al supporto di prompt di grandi dimensioni e di output lunghi, questi modelli erano adatti a diversi casi d'uso aziendali.
  ‍
• Claude 3 Opus: Si tratta di un modello ad alte prestazioni progettato per compiti complessi e di ragionamento. Sebbene sia più lento e richieda più risorse, Opus forniva risposte dettagliate e accurate, il che lo rendeva adatto alla ricerca, alla strategia e al lavoro creativo.
  ‍
• Claude 3.7 Sonnet: Era il modello di Claude più avanzato fino al lancio di Claude 4. Ha introdotto una modalità di riflessione estesa per risposte più approfondite, ha migliorato la coerenza nei compiti più lunghi ed è stato ideale per la programmazione avanzata, l'analisi dettagliata e la scrittura di testi lunghi.

Conoscere Claude 4 di Anthropic

Claude 4 cambia il modo in cui i modelli linguistici di grandi dimensioni vengono progettati per gestire compiti complessi e di lunga durata. Piuttosto che concentrarsi esclusivamente sulla velocità o sulla qualità dell'output, gli ultimi modelli di Anthropic, Claude Opus 4 e Claude Sonnet 4, mirano a supportare un ragionamento prolungato, una migliore gestione del contesto e prestazioni più affidabili. 

Ad esempio, i modelli Claude 4 pensano con più attenzione ed evitano di usare scorciatoie o trucchi per portare a termine i compiti. In effetti, hanno il 65% di probabilità in meno di farlo rispetto alle versioni precedenti, come Sonnet 3.7.

Un'altra caratteristica fondamentale di entrambi i modelli è il pensiero esteso, che permette di soffermarsi e considerare più fasi prima di rispondere. Questo rende Claude 4 particolarmente utile nelle situazioni in cui è importante ragionare in modo ponderato e passo dopo passo, come ad esempio la navigazione in attività ramificate, la pianificazione di processi in più fasi o la scrittura di contenuti strutturati.

Inoltre, Claude Opus 4 introduce funzionalità di memoria migliorate. Quando gli sviluppatori forniscono l'accesso a file locali, il modello può creare e fare riferimento a file di memoria persistenti per tenere traccia dei dettagli chiave nelle varie sessioni. 

Entrambi i modelli sono costruiti per lavorare con strumenti esterni. Claude 4 può connettersi alle API e ai file system utilizzando un concetto chiamato Model Context Protocol (MCP). Ciò consente agli sviluppatori di creare sistemi di intelligenza artificiale in grado di generare risposte, interagire con i dati del mondo reale, eseguire attività in background o utilizzare strumenti personalizzati come parte di un flusso di lavoro.

Applicazioni del modello Claude 4 AI

Concetti come l'intelligenza artificiale agenziale e il Model Context Protocol sono fondamentali per l'utilizzo di Claude 4. Questi modelli non sono costruiti solo per rispondere a richieste, ma sono progettati per svolgere compiti più impegnativi, connettersi con strumenti e operare come parte di sistemi più ampi.

Esploriamo poi come Claude 4 può essere utilizzato in applicazioni come la codifica e l'analisi delle immagini.

Uno sguardo alle capacità di codifica di Claude Opus 4

Scrivere codice pulito e affidabile può essere a volte impegnativo, anche per gli sviluppatori più esperti. Ecco perché la programmazione in coppia, in cui una persona scrive e l'altra revisiona, è un approccio affidabile da molti anni. Con modelli di intelligenza artificiale come Claude Opus 4, gli sviluppatori possono ora ottenere un supporto simile da un assistente intelligente.

Claude Opus 4 è costruito per gestire progetti di codifica complessi. Ha ottenuto buoni risultati in benchmark come SWE-bench, che verifica la capacità di un modello di intelligenza artificiale di risolvere bug reali nel codice open-source, e Terminal-bench, che verifica come gestisce le attività in un ambiente a riga di comando. È interessante notare che Claude Opus 4 viene già utilizzato in strumenti come VS Code attraverso Claude Code, dove aiuta a svolgere compiti come scrivere nuove funzioni, suggerire modifiche o correggere bug.

‍

capacità di visione di laude 4

Claude 4 non è bravo solo con il testo e il codice: è in grado di analizzare anche le immagini. Sulla base dei modelli precedenti, ora dispone di maggiori capacità visive che gli permettono di analizzare e interpretare le immagini insieme ai contenuti scritti. Inoltre, supporta più immagini contemporaneamente, il che si rivela utile per attività come il confronto di progetti, la lettura di grafici, la sintesi di diagrammi o la revisione di mockup di interfacce utente. 

Sebbene Claude sia bravo a interpretare le immagini, ha dei limiti: non è in grado di riconoscere le persone, può avere difficoltà con layout precisi come scacchiere o orologi e non è stato progettato per la diagnostica medica. Per qualsiasi caso d'uso critico, è meglio ricontrollare i suoi risultati.

Se utilizzate con attenzione, le funzionalità di Claude 4 possono essere di supporto agli sviluppatori per il debug delle interfacce visive, agli educatori per la creazione di materiali didattici e ai ricercatori per l'analisi dei dati visivi, rendendolo uno strumento di grande impatto per le attività multimodali che combinano testo e immagini.

Come provare le funzionalità di Anthropic Claude 4

Ecco alcuni modi per provare Claude 4:

• Claude.ai: puoi utilizzare Claude direttamente sul sito web di Anthropic. Sonnet 4 è disponibile con un account di base, mentre Opus 4 richiede l'accesso al livello Pro.
  ‍
• API Anthropic : Gli sviluppatori possono integrare Claude nei loro strumenti o servizi utilizzando l'API. Sono supportati entrambi i modelli, Sonnet e Opus, e la configurazione richiede una chiave API.
  ‍
• GitHub Copilot: Claude 4 è disponibile nella Chat di GitHub Copilot. Sonnet 4 è disponibile per gli utenti a pagamento, mentre l'accesso a Opus 4 dipende dal tuo piano specifico. I modelli possono essere utilizzati all'interno del sito di GitHub, di VS Code e dell'applicazione mobile.

‍

Claude 4 è disponibile anche su piattaforme come Amazon Bedrock e Vertex AI di Google Cloud.

Queste integrazioni rendono più semplice l'utilizzo del modello all'interno delle applicazioni cloud e degli strumenti aziendali.

Punti di forza

Claude 4 è un ottimo esempio dei progressi fatti dai modelli di intelligenza artificiale. Grazie a un ragionamento più approfondito, a una memoria migliore e alla capacità di gestire sia il testo che le immagini, è in grado di svolgere lavori più complessi nel mondo reale. 

Che tu stia codificando, analizzando dati o costruendo strumenti basati sull'intelligenza artificiale, Claude 4 può supportare le tue attività. Con il continuo miglioramento degli LLM, strumenti come Claude diventeranno probabilmente più comuni nei flussi di lavoro quotidiani.

Scopri di più sull'IA nel nostro repository GitHub e fai parte della nostra comunità in crescita. Esplora i progressi dell'IA nella vendita al dettaglio e della computer vision in agricoltura. Scopri le nostre opzioni di licenza e dai vita ai tuoi progetti di Vision AI.